本文目录一览：
- 1、决策树算法 CART和C4.5决策树有什么区别？各用于什么领域？
- 2、决策树分类算法的适用领域，不要概括成经济、社会、医疗领域，具体到实际问题。且用什么软件实现较方便。
- 3、决策树ID3，C4.5，CART算法中某一属性分类后，是否能运用该属性继续分类
决策树算法 CART和C4.5决策树有什么区别？各用于什么领域？
1、C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。
2、决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
3、决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪技：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。
决策树分类算法的适用领域，不要概括成经济、社会、医疗领域，具体到实际问题。且用什么软件实现较方便。
决策树算法主要用于数据挖掘和机器学习，数据挖掘就是从海量数据中找出规律。一个有名的例子就是啤酒和尿布的例子，这是数据挖掘的典型。决策树算法包括ID3，C4.5，CART等，各种算法都是利用海量的数据来生成决策树的，决策树能帮助人或者机器做出决策。最简单的一个例子就是你去看病，根据决策树，医生能够判断这是什么病。软件的话用VISUAL STUDIO就可以，C语言，C++,C#，java都可以。
决策树ID3，C4.5，CART算法中某一属性分类后，是否能运用该属性继续分类
用过的分类属性是不能在用来分类的，假设：再用来分类的情况下，在数据很充分时，相当于把整个数据集合中的每一条信息用树结构表达出来。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/289541.html
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